Система фильтрации рекламы в современных почтовых сервисах работает на основе нескольких методов: 24

1. Анализ репутации IP-адреса и домена. 24 Спам-фильтры обращаются к чёрным спискам IP-адресов и доменов, которые называются DNS Block List. 2 Сообщение блокируется или помечается как спам, если отправитель находится в блок-листе. 2
2. Проверка протоколов аутентификации. 24 Аутентификация — это способ проверить подлинность отправителя. 2 Письмо, которое не прошло аутентификацию, классифицируется как спам или подозрительное. 2
3. Фильтрация по формальным признакам. 24 Спам-фильтр анализирует формальные признаки письма: отсутствие отправителя, большое количество получателей, наличие и размер вложенных файлов. 2
4. Проверка служебных заголовков писем. 24 Спам-фильтры читают служебные заголовки и на основании записанной в них информации делают вывод, является ли письмо спамерским. 2
5. Байесовская фильтрация по словам. 2 Для анализа содержания писем спам-фильтры используют метод вероятностной классификации. 2 Байесовский классификатор обучается на рассортированных письмах. 2 Он оценивает частоту появлений слова в спаме по отношению к числу его появлений в остальных письмах. 2 Каждому слову присваивается балл, равный вероятности, что письмо с этим словом относится к спаму. 2 Письмо блокируется, если количество баллов достигает заданного значения. 2
6. Фильтрация по образцу письма. 2 Фильтры собирают базу образцов спам-контента и самообучаются. 2 На основе анализа спамерского сообщения создаётся шаблон, с которым сопоставляют следующие письма. 2

Также часть спам-фильтров использует обратную связь от пользователей, чтобы улучшить свою работу. 4 Если пользователь помечает сообщение как спам или неспам, эта информация может быть использована для улучшения алгоритмов фильтрации в будущем. 4